package leetcode.calc._06_07;


import com.google.common.collect.Maps;
import org.springframework.util.Assert;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/**
 * 运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个  LRU (最近最少使用) 缓存机制 。
 * 实现 LRUCache 类：
 * <p>
 * LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存
 * int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。
 * void put(int key, int value) 如果关键字已经存在，则变更其数据值；如果关键字不存在，则插入该组「关键字-值」。当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最久未使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。
 *  
 * <p>
 * 进阶：你是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作？
 * <p>
 *  
 * <p>
 * 示例：
 * <p>
 * 输入
 * ["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
 * [[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
 * 输出
 * [null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]
 * <p>
 * 解释
 * LRUCache lRUCache = new LRUCache(2);
 * lRUCache.put(1, 1); // 缓存是 {1=1}
 * lRUCache.put(2, 2); // 缓存是 {1=1, 2=2}
 * lRUCache.get(1);    // 返回 1
 * lRUCache.put(3, 3); // 该操作会使得关键字 2 作废，缓存是 {1=1, 3=3}
 * lRUCache.get(2);    // 返回 -1 (未找到)
 * lRUCache.put(4, 4); // 该操作会使得关键字 1 作废，缓存是 {4=4, 3=3}
 * lRUCache.get(1);    // 返回 -1 (未找到)
 * lRUCache.get(3);    // 返回 3
 * lRUCache.get(4);    // 返回 4
 *  
 * <p>
 * 提示：
 * <p>
 * 1 <= capacity <= 3000
 * 0 <= key <= 3000
 * 0 <= value <= 104
 * 最多调用 3 * 104 次 get 和 put
 * <p>
 * <p>
 * 来源：力扣（LeetCode）
 * 链接：https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache
 * 著作权归领扣网络所有。商业转载请联系官方授权，非商业转载请注明出处。
 */
public class _06_12_146_LRU缓存机制 {
    public static void main(String[] args) {
        //* 输入
        //* ["LRUCache", "put", "put", "get", "put", "get", "put", "get", "get", "get"]
        //* [[2], [1, 1], [2, 2], [1], [3, 3], [2], [4, 4], [1], [3], [4]]
        //* 输出 [null, null, null, 1, null, -1, null, -1, 3, 4]
        LRUCache cache = new LRUCache(2);
        cache.put(1, 1);
        cache.put(2, 2);
        myAssert(cache.get(1), 1);
        cache.put(3, 3);
        myAssert(cache.get(2), -1);
        cache.put(4, 4);
        myAssert(cache.get(1), -1);
        myAssert(cache.get(3), 3);
        myAssert(cache.get(4), 4);


    }

    public static void myAssert(int real, int hope) {
        Assert.isTrue(real == hope, String.format("hope %s, get %s", hope, real));
    }

    static class LRUCache {

        // 自定义 双向 链表
        class Node {
            int key;
            int val;
            Node prev;
            Node next;

            @Override
            public String toString() {
                return String.format(" %s <- %s -> %s", prev == null ? null : prev.key, key, next == null ? null : next.key);
            }
        }

        private int capacity;
        private int size;
        private Map<Integer, Node> tempMap;
        private Node head;
        private Node last;

        /**
         * 初始化
         *
         * @param capacity 容量
         */
        public LRUCache(int capacity) {
            this.size = 0;
            this.capacity = capacity;
            tempMap = Maps.newHashMapWithExpectedSize(capacity);
            // 根据 goava 初始化
            tempMap = new HashMap<>(capacity < 3 ?
                capacity + 1 :
                (capacity < 1 << (Integer.SIZE - 2) ?
                    (int) ((float) capacity / 0.75F + 1.0F) :
                    Integer.MAX_VALUE));
            //创建 虚拟 node  避免 各种 null 判断
            head = new Node();
            last = new Node();
            head.next = last;
            last.prev = head;
        }


        public void put(int key, int value) {
            Node node = tempMap.get(key);
            if (node == null) {
                node = new Node();
                node.key = key;
                node.val = value;
                size ++;
                if (size > capacity) {
                    // 需要删除last
                    Node remove = removeLastNode();
                    tempMap.remove(remove.key);
                }
                tempMap.put(key, node);
                addToHead(node);
            } else {
                node.val = value;
                moveToHead(node);
            }
        }

        public int get(int key) {
            Node node = tempMap.get(key);
            if (node == null) {
                return -1;
            }
            moveToHead(node);
            return node.val;
        }
        private void print() {
            if (head != null) {
            }
        }

        /**
         * 移除最后一个Node
         */
        private Node removeLastNode() {
            Node remove = last.prev;
            removeNode(remove);
            return remove;
        }

        /**
         * 移动到起点
         * @param node
         */
        private void moveToHead(Node node) {
            removeNode(node);
            // 绑定链表结构
            addToHead(node);
        }

        /**
         * 添加到 头部
         * @param node
         */
        private void addToHead(Node node) {
            node.prev = head;
            node.next = head.next;
            head.next.prev = node;
            head.next = node;
        }

        /**
         * 用于真实 移除 Node
         * @param node Node;
         */
        private void removeNode(Node node) {
            node.prev.next = node.next;
            node.next.prev = node.prev;
        }
    }

/**
 * Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
 * LRUCache obj = new LRUCache(capacity);
 * int param_1 = obj.get(key);
 * obj.put(key,value);
 */
}
